单机器第14页

javaEE概述

输入分布式多层的应用程序，javaEE平台用的是分布式多层应用模型为企业应用（由组件构成），根据他们不同的逻辑功能分为不同组件，构成JavaEE应用程序的组件根据应用组件在javaEE的不同环境安装到不同机器上

qq_45691343·2025-03-07 01:42

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。

知来者逆·2025-03-07 00:39

【Gaussian Model】高斯分布模型

检测阶段：计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）在数据分析和机器学习任务中

HP-Succinum·2025-03-07 00:36

深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型

2.3随机森林的参数调整三、XGBoost：高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中

HP-Succinum·2025-03-07 00:06

飞书多维表格+DeepSeek R1：打工人必备的AI神器，效率暴涨1000%！[特殊字符]

一、颠覆认知的三大核心优势1.批量处理的工业级效率单次处理1000+条数据，告别传统API逐条调用支持跨表格数据联动（如从CRM系统自动抓取客户需求）实时监控处理进度，失败任务自动重试2.零代码的极简交互无需

sherlock__cc·2025-03-07 00:36

Java阻塞队列深度解析：高并发场景下的安全卫士

二、Java阻塞队列实现类对比队列实现类数据结构锁机制适用场景吞吐量ArrayBlockingQueue数组单锁ReentrantLock固定容量场景中LinkedBlockingQueue链表双锁分离高吞吐量生

没什么技术·2025-03-06 23:27

期权有哪些用处？期权和期货比优势在哪？

这种特性让期权在实际应用中展现出四大核心用途：首先是风险管理能力：黑天鹅事件的“保险单”老板们可以利用期权对冲股票下跌，比如持有100万元股票组合

财财有个期权懂·2025-03-06 23:56

芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接

MG26系列SoC现已全面供货，为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术，建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs（亦称“芯科科技”，NASDAQ：SLAB

电子科技圈·2025-03-06 23:56

【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio

它们各有独特的设计理念和适用场景，以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析：一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入

木亦汐丫·2025-03-06 23:54

Python 面向对象：核心概念与实战应用

目录一、类与对象（一）类的定义（二）对象的创建（三）访问属性和方法二、封装（一）私有属性和方法（二）访问私有属性和方法三、继承（一）单继承（二）多继承（三）方法重写四、多态（一）多态的实现五、特殊方法（

Z.向前·2025-03-06 22:18

机器学习平台系列（一） - 初探 Jupyter Notebook 认证机制

最近准备调研下JupyterNotebook的单用户安全机制（认证）以及如何实现多租户，以便集成到公司的云平台，进而作为基于大数据平台的机器学习平台的一部分。

窝窝和牛牛·2025-03-06 22:45

《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》

▍前言：阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务，成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据，实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻：动态优化邻居数（k=5时验证

庸俗今天不摸鱼·2025-03-06 21:11

linux安装mysql别的机器连接不上_解决不能远程连接Linux服务器上MySQL的问题

今天在实验室的服务器上安装MySQL，装好后却发现远程的电脑无法连接到MySql服务器。服务器操作系统是Ubuntu14.04。于是在网上查了些资料，折腾了半天后终于搞定了，下面是具体的步骤。1)安装好MySQL后，修改如下文件sudovim/etc/mysql/my.cnf【如果说你不太会用Vi编辑器，你可以用SSH登陆后，将文件移除手动更改后，在上传到服务器覆盖该文件即可】找到bind-add

心望田·2025-03-06 21:37

Three.js windows 环境搭建

1.环境搭建步骤1:安装Node.js首先，确保你的Windows机器上安装了Node.js。你可以从Node.js官网下载并安装。

恋恋西风·2025-03-06 21:05

【BP回归预测】三角测量拓扑聚合器TTAO-BP光伏数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5178期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-03-06 20:59

MySQL的UPDATE（更新数据）详解

1.基本语法单表更新单表更新的基本语法如下：UPDATE[LOW_PRIORITY][IGNORE]table_nameSETcolumn1=value1,column2=value2,...

ADFVBM·2025-03-06 20:57

Mybatis-Plus 配合Sharding-JDBC 实现分库分表

数据库分库分表概念分库分表是数据库优化的一种常见方式，其核心目的是为了减少单库单表的数据压力，提高查询效率，

drebander·2025-03-06 19:21

不能白嫖Cursor了？备胎计划：用 Cline + Gemini 2.0 解锁 AI 编程新高度

Cursor，这款备受欢迎的AI代码编辑器，虽然功能强大，但最近开始通过检测机器码等方式防止免费使用，让许多开发者感到受限。然而，不必担心！

surfirst·2025-03-06 19:21

CMake构建C++20 Module实例(使用MSVC)

上面验证通过.本文所有的源代码以及工程配置均可下载.背景在传统的C++编译过程中,代码的构建通常分为三个主要步骤:预处理:处理#include等指令,将头文件内容展开并插入到代码中.编译:将预处理后的代码转换为机器可以理解的目标文件

arong-xu·2025-03-06 19:46

[自动驾驶-传感器融合] 多激光雷达的外参标定

文章目录引言外参标定原理ICP匹配示例参考文献引言多激光雷达系统通常用于自动驾驶或机器人，每个雷达的位置和姿态不同，需要将它们的数据统一到同一个坐标系下。

simba丶小小程序猿·2025-03-06 19:15

2025全球机器学习技术大会即将召开：汇聚全球AI顶尖专家，共话未来技术趋势

由CSDN与Boolan联合主办的「2025全球机器学习技术大会」（MLSummit2025）将于4月18日至19日在上海虹桥西郊庄园丽笙大酒店隆重举行。

·2025-03-06 18:36

详解：Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用

作为该公司核心技术之一，GrokAI专注于推动人工智能在各行各业的实际应用，尤其在数据分析、自然语言处理（NLP）、自动化决策、机器学习等领域表现出色。Grok的最大亮点在于其强大的数据处理能力。

·2025-03-06 18:35

Coze使用教程：不会编程也能快速上手构建开发出你的第一个AI应用

文章目录**一、构建你的第一个AIAgent：赞美机器人1.创建AIAgent2.编写提示词(Prompts)3.

·2025-03-06 18:32

【好书推荐7】《机器学习平台架构实战》

是Yu欸·2025-03-06 18:41

Python 机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明

Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明目录Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1

仙魁XAN·2025-03-06 18:38

大白话聊聊“深度学习”和“大模型”

1950年图灵发表论文《计算机器与智能》（ComputingMachineryandIntelligence），提出了“机器智能”（MachineIntelligent）的概念，并且提出了著名的“图灵测试

程序员鬼鬼·2025-03-06 17:06

基于hive的电信离线用户的行为分析系统

通过收集电信用户的通话记录、上网行为、短信使用等多源数据，利用Hive数据仓库工具进行数据存储和处理，采用数据挖掘和机器学习算法对用户行为进行分析。实验结果表明，该系统

赵谨言·2025-03-06 17:29

【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站

1.CourseraCoursera是一个在线学习平台，提供各类AI和机器学习课程，包括斯坦福大学的机器学习课程和深度学习专项课程。通过视频讲解

大模型入门学习·2025-03-06 17:58

【大模型学习】第八章深入理解机器学习技术细节

目录引言一、监督学习（SupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：房价预测二、无监督学习（UnsupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：客户细分三、强化学习（ReinforcementLearning）1.定义与工作原理2.常见应用场景3.应用场景示例：游戏AI四、集成学习（EnsembleLearning）1.

好多渔鱼好多·2025-03-06 16:57

狂赞！海量数据迁移方案，免费送给你

可当项目真正运行了一年两年之后，会发现原来的单表已经存储不了更多的数据了，或者查询性能受到影响，此时就要考虑分库或分表了。一般涉及到分库分表，数据迁移是必须要做的一个工作。

无意摘花·2025-03-06 15:49

PythonWeb框架djiango第二章

方法详解模版语法{{contxt中字典的key}}{%%}标签ifelifelseendif条件选择for{##}常用标签过滤器模版结构{%include"xxx.html"%}模版继承静态文件模型模型安装和配置单表

_AndyLau·2025-03-06 15:15

Milvus 数据批量导入实战：Python代码解析

Milvus作为一款高性能的向量数据库，在人工智能、机器学习等领域有着广泛的应用。

修破立生·2025-03-06 14:09

低空经济中，多台机器空域信息管理调度策略

在低空经济中，多台机器（如无人机、eVTOL等）同时运行时，如何判断各自的空域信息并实现高效管理，是一个复杂但至关重要的问题。这需要从技术、运营和管理三个层面进行综合设计和实施。

小赖同学啊·2025-03-06 14:07

AstrBot：多平台 LLM 聊天机器人框架，让 AI 触手可及！

产品概述AstrBot是一款多平台大型语言模型（LLM）聊天机器人及开发框架，提供松耦合、异步的AI机器人解决方案。

Hello server·2025-03-06 14:06

四足机器人机架设计新突破！如何让AI机器人“站稳脚跟”？

核心价值：通过创新的机架形状设计，显著提升四足机器人结构稳定性与运动适应性，为AI机器人提供高效承载平台。

CodePatentMaster·2025-03-06 14:05

grok 3官网入口_grok 3国内使用指南

与市面上众多聊天机器人相比，Grok不只是一个简单的工具，它的推出标志着AI领域的一次重要突破。Grok被设计为一个具有独特个性和多重功能的智能助手，让它在人们的日常生活中扮演更加有趣和实用的角色。

·2025-03-06 14:54

Trading星周二Space回顾：「关税+爆仓」双重绞杀，加密市场「过山车」

本期主题聚焦近期加密市场的剧烈波动，特邀上海曼昆律师事务所创始人刘红林律师、村头CBDX'sSpace创始人普达特、资深交易员喊单哥老0G、TradingBaseAI创始人Mr.Z等嘉宾，围绕政策、行情

·2025-03-06 14:52

L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑

标题：L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑文章信息摘要：L1和L2正则化是防止机器学习模型过拟合的两种关键技术。

XianxinMao·2025-03-06 14:31

手写数字识别项目：从原理到实践

一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号，然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取

北屿升：·2025-03-06 13:29

Milvus 数据批量导出实战：Python 代码解析

1引言由于Milvus在单次查询中所能返回的数据量存在固有约束，当处理数据量庞大的Collection时，需考虑采用多次查询的策略。

修破立生·2025-03-06 13:57

客户案例 | Ansys与Concepts NREC联合推出面向叶轮机械设计和分析的自动化工作流程

并加快产品上市进程主要亮点双方现在可以在ConceptsNREC的AxCent®3D叶轮机械组件设计中运行面向叶轮机械应用的AnsysCFX®计算流体力学软件该合作使设计人员能够以更高的预测准确性快速评估机器性能

ueotek·2025-03-06 13:23

USRAT串口通信深入理解

一、常见的通信接口名称引脚双工时钟电平设备USARTUSARTUSARTTX、RXTX、RXTX、RX全双工异步单端点对点I2CI2CI2CSCL、SDASCL、SDASCL、SDA半双工同步单端多设备

学而恕己，宽而谅·2025-03-06 13:21

c# .NET 的 Native AOT与java性能对比

以往，Java开发APP时，需经过多个步骤，从Java代码编译成字节码，再通过Java虚拟机在运行时将字节码转换为机器码，这一过程涉及大量的解释和转换工作，产生了额外的性能开销。

橙-极纪元JJYCheng·2025-03-06 12:18

分布式网络

1.分布式网络的特点✅去中心化（Decentralization）传统的集中式网络（如单台服务器）会有单点故障（SPOF，SinglePointofFailure

Hard_pea·2025-03-06 12:46

SQL学习的一些网站

**牛客网**-**特点**：国内最大的SQL题库之一，题目数量超过500道，包含《SQL必知必会》配套题单、数据分析面试真题（如短视频、用户增长等真实业务场景）。

小白考数工·2025-03-06 12:15

8.1 从28GB到7GB！大模型显存暴降4倍的量化实战指南

以LLaMA-7B模型为例，其参数规模为70亿（7B），若使用FP32（32位浮点数）存储，单参数占用4字节，总显存需求为：7B×4Bytes=28GB实际场景中，模型训练还需额外存储梯度（Gradients

少林码僧·2025-03-06 11:42

Python从0到100（十八）：面向对象编程应用

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-06 11:12

智能云图库项目实战（4）---空间模块

‍♂️个人主页：@rain雨雨编程微信公众号：rain雨雨编程✍作者简介：持续分享机器学习，爬虫，数据分析希望大家多多支持，我们一起进步！

rain雨雨编程·2025-03-06 11:38

【西瓜书《机器学习》七八九章内容通俗理解】

第七章：贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论基础核心概念：贝叶斯分类器是基于概率来做分类决策的。简单来说，就是根据已知的一些条件，去计算每个类别出现的概率，然后选择概率最大的那个类别作为分类结果。就好比你在猜一个盒子里装的是红球还是蓝球，你可以根据之前从这个盒子里摸球的一些经验（比如摸出红球的次数多），来判断这次盒子里更有可能是红球还是蓝球。例子：假如你要判断一幅图片是猫还是狗。你知道在所有的图片数据里

游戏乐趣·2025-03-06 11:07

机器学习笔记

1概述1.1简介机器学习（MachineLearning）是计算机科学的子领域，也是人工智能的一个分支和实现方式。

有涯小学生·2025-03-06 10:35

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